在人工智能（AI）迅猛渗透企业运营的今天，数据已成为最核心的战略资产。然而，AI系统对海量数据的依赖也带来了前所未有的安全挑战------模型训练可能暴露敏感信息，自动化决策可能绕过传统权限控制，甚至内部人员滥用AI工具也可能导致数据泄露。在此背景下，如何在保障数据高效利用的同时，实现精细化、动态化的安全管控？Oracle 的 Real Application Security（RAS）正成为企业应对AI时代数据安全风险的关键利器。
什么是 Oracle RAS？
Oracle Real Application Security（RAS）是 Oracle 数据库原生集成的高级安全框架，它超越了传统的"用户-角色-权限"静态模型，将安全策略直接嵌入到应用程序与数据库的交互层中。RAS 的核心理念是"以应用为中心的安全"，通过身份感知、上下文驱动、细粒度授权三大特性，实现对数据访问的精准控制。
与传统基于数据库账号的权限管理不同，RAS 允许企业基于真实用户身份 （而非中间应用账号）和实时上下文（如时间、位置、设备、业务场景等）动态决定谁能访问哪些数据、能执行什么操作。
AI时代的数据安全痛点
- 权限泛化风险：AI 应用常使用高权限服务账号连接数据库，一旦被攻破，攻击者可获取全部数据。
- 数据过度暴露：训练或推理过程中，AI 模型可能无意中"看到"本不应接触的敏感字段（如身份证号、薪资）。
- 缺乏上下文感知：传统安全机制无法判断"某员工在非工作时间从境外IP调用客户数据"是否异常。
- 合规压力加剧：GDPR、CCPA 等法规要求"最小权限"和"数据可审计"，而粗粒度权限难以满足。
Oracle RAS 如何破解这些难题？
✅ 1. 真实用户身份贯穿全链路
RAS 支持将最终用户身份（如企业AD账号）从应用层透传至数据库层。即使AI服务通过中间件调用数据库，Oracle 也能识别背后的真实操作者，实现"谁在用、谁负责"。
✅ 2. 动态数据屏蔽与行级/列级安全
通过 RAS 定义安全策略，可实现：
- 行级过滤：销售只能看到自己区域的客户；
- 列级屏蔽：HR系统中，普通员工看不到薪资列，仅HR可见；
- 动态脱敏：开发环境自动将手机号显示为"138****1234"。
在AI场景中，这意味着训练数据可自动过滤敏感字段，推理接口仅返回授权范围内的结果。
✅ 3. 基于上下文的智能授权
RAS 支持将时间、IP、会话属性等作为策略条件。例如：
"仅允许财务人员在工作日9:00--18:00、从公司内网访问薪酬表。"
这种动态策略有效防止凭证泄露后的横向移动攻击。
✅ 4. 与 Oracle Database Vault 深度集成
结合 Database Vault，RAS 还可限制 DBA 等高权限用户的越权操作，实现"连管理员也无法随意查看生产数据"的强隔离，为AI训练数据提供最高级别保护。
实践案例：金融AI风控系统的安全加固
某银行部署AI风控模型，需实时分析客户交易行为。使用 RAS 后：
- 风控引擎调用数据库时，自动继承操作员身份；
- 系统仅返回该操作员权限范围内的客户交易记录；
- 敏感字段（如身份证、完整卡号）自动脱敏；
- 所有访问行为被完整审计，满足监管要求。
结果：数据泄露风险下降90%，同时AI模型性能未受影响。
结语：安全不是AI的绊脚石，而是信任基石
在AI驱动业务创新的时代，企业不能因安全顾虑而止步不前，也不能为效率牺牲数据防线。Oracle RAS 提供了一种"既开放又可控"的平衡方案------让数据在安全边界内自由流动，赋能AI，而非束缚AI。
当你的AI系统开始处理千万级用户数据时，请记住：真正的智能，不仅在于算法，更在于对数据的敬畏与守护。Oracle RAS，正是这份守护的坚实底座。